基于学习自动机的内发动机感知运动系统构建与性能验证

本文主要探讨了一种基于学习自动机的新型人工感知运动系统，即感知运动自动机(SMA)，它融合了斯金纳的操作条件反射理论。学习自动机在这里被作为数学模型，其核心在于将智能体的决策过程与行为学习相结合，旨在构建一个能自主适应和学习的系统。 SMA系统由九个关键组成部分构成：感知状态集合、动作集合、感知运动取向性映射集合等，这些组件共同决定了系统的动态行为和反应能力。系统设计者引入了好奇心和取向性这两个概念，这两个概念在人工智能领域中至关重要，它们驱动着系统主动探索环境，增强了学习的主动性。 内发动机机制是SMA系统的核心创新，它模仿了生物体内部的驱动力，使系统能够在没有外部指令的情况下，主动进行学习和自我调整。通过定义和分析取向性学习过程，研究者证明了系统的信息熵在学习过程中能够收敛，这意味着随着系统的运行，其复杂性和不确定性逐渐降低，学习效率得到了提升。 为了验证SMA系统的可行性和有效性，文中引用了斯金纳著名的鸽子实验进行模拟。这个实验展示了系统在环境中如何根据操作条件反射规律进行反应，并通过实践验证了其行为策略的有效性。仿真结果进一步显示，该系统具有显著的自学习和自组织特性，意味着它能在不断试错中优化自身的决策策略，且具有较高的稳定性，能够在复杂环境中保持良好的性能。 这篇文章提供了对基于学习自动机的感知运动系统的深入理解，强调了内发动机机制在驱动自主学习和适应环境变化方面的重要性。这为人工智能领域中的自主机器人、智能控制以及自主导航等方面的研究提供了新的思路和方法。通过理解和应用这种技术，我们可以期待未来智能系统在更广泛的领域展现出强大的自主性和灵活性。